O que é ai?
A IA, ou inteligência artificial, é a simulação de processos de inteligência humana por sistemas de computador. Esses processos incluem aprendizado (a aquisição de informações e regras para usar as informações), o raciocínio (usando regras para chegar a conclusões aproximadas ou definidas) e autocorreção. A IA pretende criar máquinas que possam executar tarefas que normalmente exigem inteligência humana, como:
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Entendendo e respondendo à linguagem natural: Chatbots, assistentes de voz e ferramentas de tradução de idiomas.
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reconhecendo padrões e fazendo previsões: Reconhecimento de imagens, detecção de fraude e diagnóstico médico.
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Resolvendo problemas complexos: Jogo, otimização de logística e negociação financeira.
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Aprendendo e adaptando -se a novas informações: Algoritmos de aprendizado de máquina, carros autônomos e recomendações personalizadas.
Quatro abordagens para ai:
1. Essa abordagem se concentra em representar conhecimento e raciocínio usando símbolos e lógica. Ele depende de regras e bases de conhecimento explicitamente programadas para resolver problemas.
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Exemplo: Sistemas especializados, que usam as regras IF-Then para imitar o raciocínio de especialistas humanos em domínios específicos.
2.
Conectionista AI (Redes Neurais): Essa abordagem usa nós interconectados (neurônios) para processar informações de maneira distribuída, imitando a estrutura do cérebro humano. Ele se destaca em aprender com dados e reconhecer padrões complexos.
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Exemplo: Algoritmos de aprendizado profundo para reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e carros autônomos.
3.
AI evolutiva (algoritmos genéticos): Essa abordagem usa princípios evolutivos, como mutação e seleção, para otimizar soluções para problemas complexos. Começa com uma população de soluções aleatórias e as melhora iterativamente através de gerações.
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Exemplo: Otimizando o design de sistemas complexos, como asas de aeronaves ou redes neurais.
4.
AI comportamental (robótica): Essa abordagem se concentra na construção de agentes de IA que interagem com o mundo físico, aprendendo através de tentativas e erros. Combina elementos de aprendizado de máquina, teoria de controle e habilidades sensório -motoras.
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Exemplo: Robôs autônomos para navegação, manipulação e exploração.
Estes são apenas alguns exemplos, e existem muitas outras abordagens para a pesquisa de IA. Cada abordagem tem seus pontos fortes e fracos, e a melhor abordagem para um problema específico depende dos requisitos e restrições específicos.
